利用python工具制作的一个愤怒的小鸟的游戏，里面用到的资源包为pygame，在main.py主程序中进行修改与运行，自己也可以自己去设置自己的游戏。

这个插件包含了main.js（popup页面使用的js）跟background.js（后台）之前的通信main.js（popup页面使用的js）跟content.js（注入到dom的js）之前的通信background.js跟cntent.js之前的通信

chinamao...

STM32写的一个KY-040旋转编码器的程序，主要程序都在main.c里，所以其他单片机改一下就可以用了。
都有注释，引脚怎么接也注释了。
读取了旋转角度，然后控制灯的亮和暗，0到360度对应灯越来越亮。
另外贴一个特别好的官网资料地址http://henrysbench.capnfatz.com/henrys-bench/arduino-sensors-and-input/keyes-ky-040-arduino-rotary-encoder-user-manual/

本人研究生阶段主要学习蚁群算法，还留下一些问题，如果碰到有兴趣的人就太好不过了。
本代码亲测可以使用，在MATLAB中点击main.m即可以运行。
此外，本代码框架将会使你快速清楚蚁群算法基本原理。
这里我给出我最后一个想实现但是还没有完成的蚁群算法的代码。
主要是想应用在很大规模下的蚁群算法上，最好是5000*5000的栅格，但是本算法目前还比较慢，而且也不能得出一个最优结果。
我试图在算法迭代后期加入随机初始化算子，以提高算法精度。
当然，加速算法运行时间我没有加入到这个算法中。
本程序对于栅格图形下的蚁群算法会是一个有用的代码。
对于初学蚁群算法的，我在知乎上的一个回答可供参考：https://www.zhihu.com/question/41933598/answer/229896783。
我也会放入我的论文。
论文第四章中有描述到我想完成的任务。
如果我的论文与代码对你有帮助，敬请引用。

主要功能：1、可以发送带附件的邮件，附件可以是多个，附件大小限制由发送方服务器而定，暂未测试具体为多少MB2、邮件内容和主题可以是空，但当有附件时，主题取第一个附件的文件名（不含扩展名）3、密码验证均为base64加密4、邮件正文和附件的数据传送方式，均为base645、自动解析发件箱的SMTP服务器压缩包文件简介：base.c：包含一些基本的函数，其中有一些在此程序中并未用到，只要使用了其中的base64加密算法mail.c：包含邮件发送、数据读取、编码转换、smtp服务器连接、ip解析等函数mailsend.c：包含main的c源文件，mail.exe则是根据mailsend.c、mail.c、base.c编译成的，具体编译方法可参考makefilelibbase.a：make之后生成的静态库moontalk.cfg：base.c用到的配置文件，可能没用，放在这里进攻阅读参考mail.cfg：自定义用户的配置文件，可用可不用，用作读代码的参考mail.exe：邮件发送的执行文件，仅有命令行模式完善了，逐步输入（直接双击）的方式还不完善b64.exe：base64加密解密的小工具，仅供参考，mail.cfg中用到密码的地方，可以使这个工具得到。
makefile：工程编译链接文件注意：在本地使用mingw环境开发，遵循ANSIC标准，本地有系统的工程库，但是上传的时候，把这些文件都放在一起了，可以先参考makefile进行工程调整，如果有任何问题，请发送到邮箱moontalk@yeah.net，技术交流，不胜感激。

包含PKG基本功能代码和相应的jar包，但没有设计main函数，难度较大，适合有一定java功底的朋友们，新手也可以看看。

阿里自研RISC-V芯片成功运行Android10-mirrors-aosp-riscv-main玄铁910_20210125_2132.zip

Access通用平台标准版可以实现快速开发符合业务特点的access应用程序，打开main.mdb直接运行

简单的遗传算法，计算函数最值.functionga_main()%遗传算法程序%n--种群规模%ger--迭代次数%pc---交叉概率%pm--变异概率%v--初始种群（规模为n）%f--目标函数值%fit--适应度向量%vx--最优适应度值向量%vmfit--平均适应度值向量clearall;closeall;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值，可以更改。
%生成初始种群v=init_population(n,22);%得到初始种群，22串长，生成20*22的0-1矩阵[N,L]=size(v);%得到初始规模行，列disp(sprintf('Numberofgenerations:%d',ger));disp(sprintf('Populationsize:%d',N));disp(sprintf('Crossoverprobability:%.3f',pc));disp(sprintf('Mutationprobability:%.3f',pm));%sprintf可以控制输出格式%待优化问题xmin=0;xmax=9;%变量X范围f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)';%计算适应度，并画出初始种群图形x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制，%冒号表示对所有行进行操作。
fit=eval(f);%eval转化成数值型的%计算适应度figure(1);%打开第一个窗口fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图gridon;holdon;plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像title('(a)染色体的初始位置');%标题xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴%迭代前的初始化vmfit=[];%平均适应度vx=[];%最优适应度it=1;%迭代计数器%开始进化whileit＜=ger%迭代次数0代%Reproduction(Bi-classistSelection)vtemp=roulette(v,fit);%复制算子%Crossoverv=crossover(vtemp,pc);%交叉算子%Mutation变异算子M=rand(N,L)＜=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量%M(1,:)=zeros(1,L);v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变，再乘以2.NICE!!确实好！！！把M中为1的位置上的地方的值变反%这里是点乘%变异%Resultsx=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码，求目标函数值fit=eval(f);%计算数值[sol,indb]=max(fit);%每次迭代中最优目标函数值，包括位置v(1,:)=v(indb,:);%用最大值代替fit_mean=mean(fit);%每次迭代中目标函数值的平均值。
mean求均值vx=[vxsol];%最优适应度值vmfit=[vmfitfit_mean];%适应度均值it=it+1;%迭代次数计数器增加end

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。